我一直是一个简单使用的人：
List<String> names = new ArrayList<>();
我使用接口作为可移植性的类型名称，这样当我问类似这样的问题时，我就可以修改代码。
LinkedList何时应用于ArrayList，反之亦然？
当前回答
TL；DR由于现代计算机体系结构，ArrayList对于几乎所有可能的用例都将显著提高效率，因此除了一些非常独特和极端的情况外，应避免使用LinkedList。
理论上，LinkedList的add（E元素）有一个O（1）
此外，在列表中间添加元素应该非常有效。
实践非常不同，因为LinkedList是一个缓存敌对数据结构。从性能POV来看，LinkedList很少比缓存友好的ArrayList性能更好。
以下是在随机位置插入元素的基准测试结果。如您所见，数组列表效率更高，但理论上，每次在列表中间插入都需要“移动”数组后面的n个元素（值越低越好）：
使用新一代硬件（更大、更高效的缓存），结果更为确凿：
LinkedList需要更多的时间来完成相同的任务。源源代码
这主要有两个原因：
主要是LinkedList的节点在内存中随机分布。RAM（“随机存取存储器”）不是真正随机的，需要将内存块提取到缓存中。此操作需要时间，并且当此类提取频繁发生时，缓存中的内存页需要一直被替换->缓存未命中->缓存效率不高。ArrayList元素存储在连续内存中——这正是现代CPU架构正在优化的目标。Secondary LinkedList需要保留/转发指针，这意味着与ArrayList相比，每个存储值的内存消耗是3倍。
顺便说一句，DynamicIntArray是一个自定义ArrayList实现，它保存Int（原始类型）而不是Object，因此所有数据都是相邻存储的，因此效率更高。
需要记住的一个关键因素是，获取存储块的成本比访问单个存储单元的成本更重要。这就是为什么读卡器1MB的顺序存储器比从不同内存块读取此数据量快x400倍的原因：
Latency Comparison Numbers (~2012)
----------------------------------
L1 cache reference 0.5 ns
Branch mispredict 5 ns
L2 cache reference 7 ns 14x L1 cache
Mutex lock/unlock 25 ns
Main memory reference 100 ns 20x L2 cache, 200x L1 cache
Compress 1K bytes with Zippy 3,000 ns 3 us
Send 1K bytes over 1 Gbps network 10,000 ns 10 us
Read 4K randomly from SSD* 150,000 ns 150 us ~1GB/sec SSD
Read 1 MB sequentially from memory 250,000 ns 250 us
Round trip within same datacenter 500,000 ns 500 us
Read 1 MB sequentially from SSD* 1,000,000 ns 1,000 us 1 ms ~1GB/sec SSD, 4X memory
Disk seek 10,000,000 ns 10,000 us 10 ms 20x datacenter roundtrip
Read 1 MB sequentially from disk 20,000,000 ns 20,000 us 20 ms 80x memory, 20X SSD
Send packet CA->Netherlands->CA 150,000,000 ns 150,000 us 150 ms
来源：每个程序员都应该知道的延迟数
为了让这一点更加清晰，请检查在列表开头添加元素的基准。这是一个用例，从理论上讲，LinkedList应该非常出色，而ArrayList应该呈现出糟糕甚至更糟糕的用例结果：
注意：这是C++标准库的一个基准测试，但我以前的经验表明C++和Java的结果非常相似。源代码
复制连续的大量内存是一种由现代CPU改变理论优化的操作，实际上也使ArrayList/Vector更加高效
致谢：这里发布的所有基准都是由Kjell Hedström创建的。在他的博客上可以找到更多的数据
其他回答
我知道这是一篇老帖子，但我真的不敢相信没有人提到LinkedList实现了Deque。只需查看Deque（和Queue）中的方法；如果您希望进行公平的比较，请尝试对ArrayDeque运行LinkedList，并进行功能比较。
正确或不正确：请在本地执行测试并自行决定！
LinkedList中的编辑/删除速度比ArrayList快。
Array支持的ArrayList需要两倍的大小，在大容量应用程序中更糟糕。
以下是每个操作的单元测试结果。计时单位为纳秒。
Operation ArrayList LinkedList
AddAll (Insert) 101,16719 2623,29291
Add (Insert-Sequentially) 152,46840 966,62216
Add (insert-randomly) 36527 29193
remove (Delete) 20,56,9095 20,45,4904
contains (Search) 186,15,704 189,64,981
代码如下：
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import java.util.*;
public class ArrayListVsLinkedList {
private static final int MAX = 500000;
String[] strings = maxArray();
////////////// ADD ALL ////////////////////////////////////////
@Test
public void arrayListAddAll() {
Watch watch = new Watch();
List<String> stringList = Arrays.asList(strings);
List<String> arrayList = new ArrayList<String>(MAX);
watch.start();
arrayList.addAll(stringList);
watch.totalTime("Array List addAll() = ");//101,16719 Nanoseconds
}
@Test
public void linkedListAddAll() throws Exception {
Watch watch = new Watch();
List<String> stringList = Arrays.asList(strings);
watch.start();
List<String> linkedList = new LinkedList<String>();
linkedList.addAll(stringList);
watch.totalTime("Linked List addAll() = "); //2623,29291 Nanoseconds
}
//Note: ArrayList is 26 time faster here than LinkedList for addAll()
///////////////// INSERT /////////////////////////////////////////////
@Test
public void arrayListAdd() {
Watch watch = new Watch();
List<String> arrayList = new ArrayList<String>(MAX);
watch.start();
for (String string : strings)
arrayList.add(string);
watch.totalTime("Array List add() = ");//152,46840 Nanoseconds
}
@Test
public void linkedListAdd() {
Watch watch = new Watch();
List<String> linkedList = new LinkedList<String>();
watch.start();
for (String string : strings)
linkedList.add(string);
watch.totalTime("Linked List add() = "); //966,62216 Nanoseconds
}
//Note: ArrayList is 9 times faster than LinkedList for add sequentially
/////////////////// INSERT IN BETWEEN ///////////////////////////////////////
@Test
public void arrayListInsertOne() {
Watch watch = new Watch();
List<String> stringList = Arrays.asList(strings);
List<String> arrayList = new ArrayList<String>(MAX + MAX / 10);
arrayList.addAll(stringList);
String insertString0 = getString(true, MAX / 2 + 10);
String insertString1 = getString(true, MAX / 2 + 20);
String insertString2 = getString(true, MAX / 2 + 30);
String insertString3 = getString(true, MAX / 2 + 40);
watch.start();
arrayList.add(insertString0);
arrayList.add(insertString1);
arrayList.add(insertString2);
arrayList.add(insertString3);
watch.totalTime("Array List add() = ");//36527
}
@Test
public void linkedListInsertOne() {
Watch watch = new Watch();
List<String> stringList = Arrays.asList(strings);
List<String> linkedList = new LinkedList<String>();
linkedList.addAll(stringList);
String insertString0 = getString(true, MAX / 2 + 10);
String insertString1 = getString(true, MAX / 2 + 20);
String insertString2 = getString(true, MAX / 2 + 30);
String insertString3 = getString(true, MAX / 2 + 40);
watch.start();
linkedList.add(insertString0);
linkedList.add(insertString1);
linkedList.add(insertString2);
linkedList.add(insertString3);
watch.totalTime("Linked List add = ");//29193
}
//Note: LinkedList is 3000 nanosecond faster than ArrayList for insert randomly.
////////////////// DELETE //////////////////////////////////////////////////////
@Test
public void arrayListRemove() throws Exception {
Watch watch = new Watch();
List<String> stringList = Arrays.asList(strings);
List<String> arrayList = new ArrayList<String>(MAX);
arrayList.addAll(stringList);
String searchString0 = getString(true, MAX / 2 + 10);
String searchString1 = getString(true, MAX / 2 + 20);
watch.start();
arrayList.remove(searchString0);
arrayList.remove(searchString1);
watch.totalTime("Array List remove() = ");//20,56,9095 Nanoseconds
}
@Test
public void linkedListRemove() throws Exception {
Watch watch = new Watch();
List<String> linkedList = new LinkedList<String>();
linkedList.addAll(Arrays.asList(strings));
String searchString0 = getString(true, MAX / 2 + 10);
String searchString1 = getString(true, MAX / 2 + 20);
watch.start();
linkedList.remove(searchString0);
linkedList.remove(searchString1);
watch.totalTime("Linked List remove = ");//20,45,4904 Nanoseconds
}
//Note: LinkedList is 10 millisecond faster than ArrayList while removing item.
///////////////////// SEARCH ///////////////////////////////////////////
@Test
public void arrayListSearch() throws Exception {
Watch watch = new Watch();
List<String> stringList = Arrays.asList(strings);
List<String> arrayList = new ArrayList<String>(MAX);
arrayList.addAll(stringList);
String searchString0 = getString(true, MAX / 2 + 10);
String searchString1 = getString(true, MAX / 2 + 20);
watch.start();
arrayList.contains(searchString0);
arrayList.contains(searchString1);
watch.totalTime("Array List addAll() time = ");//186,15,704
}
@Test
public void linkedListSearch() throws Exception {
Watch watch = new Watch();
List<String> linkedList = new LinkedList<String>();
linkedList.addAll(Arrays.asList(strings));
String searchString0 = getString(true, MAX / 2 + 10);
String searchString1 = getString(true, MAX / 2 + 20);
watch.start();
linkedList.contains(searchString0);
linkedList.contains(searchString1);
watch.totalTime("Linked List addAll() time = ");//189,64,981
}
//Note: Linked List is 500 Milliseconds faster than ArrayList
class Watch {
private long startTime;
private long endTime;
public void start() {
startTime = System.nanoTime();
}
private void stop() {
endTime = System.nanoTime();
}
public void totalTime(String s) {
stop();
System.out.println(s + (endTime - startTime));
}
}
private String[] maxArray() {
String[] strings = new String[MAX];
Boolean result = Boolean.TRUE;
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
strings[i] = getString(result, i);
result = !result;
}
return strings;
}
private String getString(Boolean result, int i) {
return String.valueOf(result) + i + String.valueOf(!result);
}
}
1） 基础数据结构
ArrayList和LinkedList之间的第一个区别在于，ArrayList由Array支持，而LinkedList由LinkedList支持。这将导致性能的进一步差异。
2） LinkedList实现Deque
ArrayList和LinkedList之间的另一个区别是，除了List接口之外，LinkedList还实现了Deque接口，该接口为add（）和poll（）以及其他几个Deque函数提供先进先出操作。3） 在ArrayList中添加元素如果不触发Array的重新调整大小，则在ArrayList中添加元素是O（1）操作，在这种情况下，它变为O（log（n））。另一方面，在LinkedList中添加一个元素则是O（2）操作，因为它不需要任何导航。
4） 从位置移除元素
为了从特定索引中删除元素，例如通过调用remove（index），ArrayList执行复制操作，使其接近O（n），而LinkedList需要遍历到该点，这也使其成为O（n/2），因为它可以根据接近度从任意方向遍历。
5） 遍历ArrayList或LinkedList
迭代是LinkedList和ArrayList的O（n）操作，其中n是元素的数量。
6） 从位置检索元素
get（index）操作在ArrayList中为O（1），而在LinkedList中为其O（n/2），因为它需要遍历该条目。虽然，在大O符号中，O（n/2）只是O（n），因为我们忽略了那里的常数。
7） 内存
LinkedList使用一个包装对象Entry，这是一个静态嵌套类，用于存储数据和下一个和上一个节点，而ArrayList只在Array中存储数据。
因此，除了Array在将内容从一个Array复制到另一个Array时执行重新调整大小操作的情况外，ArrayList的内存需求似乎比LinkedList少。
如果Array足够大，那么此时可能会占用大量内存并触发垃圾收集，这会降低响应时间。
从ArrayList与LinkedList之间的所有差异来看，ArrayList在几乎所有情况下都是比LinkedList更好的选择，除非您经常执行add（）操作而不是remove（）或get（）操作。
修改链接列表比修改ArrayList更容易，尤其是当您从开始或结束处添加或删除元素时，因为链接列表内部保留了这些位置的引用，并且可以在O（1）时间内访问。
换句话说，您不需要遍历链接列表就可以到达要添加元素的位置，在这种情况下，添加就变成了O（n）操作。例如，在链接列表中间插入或删除元素。
在我看来，在Java中，使用ArrayList而不是LinkedList来实现大多数实际用途。
ArrayList是可随机访问的，而LinkedList扩展和删除元素非常便宜。在大多数情况下，ArrayList都可以。
除非您创建了大量列表并测量了瓶颈，否则您可能永远不需要担心差异。
我应该何时使用LinkedList？大多数情况下使用堆栈时，或使用缓冲区时。我应该何时使用ArrayList？只有在使用索引时，否则您可以将HashTable与链接列表一起使用，那么您将得到：
哈希表+链接列表
通过密钥O（1）访问，通过键O（1）插入，通过键O（1）拆除在使用版本控制时，使用O（1）实现RemoveAll/SetAll有一个技巧
这似乎是一个很好的解决方案，在大多数情况下，你应该知道：HashTable占用了大量磁盘空间，所以当您需要管理1000000个元素列表时，它可能会变得很重要。这可能发生在服务器实现中，但在客户端中很少发生。
还可以看看红黑树
随机访问日志（n），插入日志（n），删除日志（n）
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